• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.649-654
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• 2023

본 논문은 그래프 합성곱 신경망을 이용한 신경망 구조 탐색 모델 설계를 제안한다. 딥 러닝은 블랙박스로 학습이 진행되는 특성으로 인해 설계한 모델이 최적화된 성능을 가지는 구조인지 검증하지 못하는 문제점이 존재한다. 신경망 구조 탐색 모델은 모델을 생성하는 순환 신경망과 생성된 네트워크인 합성곱 신경망으로 구성되어있다. 통상의 신경망 구조 탐색 모델은 순환신경망 계열을 사용하지만 우리는 본 논문에서 순환신경망 대신 그래프 합성곱 신경망을 사용하여 합성곱 신경망 모델을 생성하는 GC-NAS를 제안한다. 제안하는 GC-NAS는 Layer Extraction Block을 이용하여 Depth를 탐색하며 Hyper Parameter Prediction Block을 이용하여 Depth 정보를 기반으로 한 spatial, temporal 정보(hyper parameter)를 병렬적으로 탐색합니다. 따라서 Depth 정보를 반영하기 때문에 탐색 영역이 더 넓으며 Depth 정보와 병렬적 탐색을 진행함으로 모델의 탐색 영역의 목적성이 분명하기 때문에 GC-NAS대비 이론적 구조에 있어서 우위에 있다고 판단된다. GC-NAS는 그래프 합성곱 신경망 블록 및 그래프 생성 알고리즘을 통하여 기존 신경망 구조 탐색 모델에서 순환 신경망이 가지는 고차원 시간 축의 문제와 공간적 탐색의 범위 문제를 해결할 것으로 기대한다. 또한 우리는 본 논문이 제안하는 GC-NAS를 통하여 신경망 구조 탐색에 그래프 합성곱 신경망을 적용하는 연구가 활발히 이루어질 수 있는 계기가 될 수 있기를 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.1-12
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• 2012

본 논문에서는 시공간 그래프를 이용하여 가상세계의 구성요소인 상황들에 역사적 맥락을 부여하고, 온톨로지를 사용하여 상황의 구성요소인 객체와 관계 및 사건에 관한 체계적 표현이 가능하게 하였다. 이를 위해 시간적 측면에서 과거, 현재 뿐 아니라 미래까지 포괄적으로 표현하고, 공간을 효율적이면서도 직관적으로 표현할 수 있는 방법을 개발하였다. 이 표현구조는 전체적으로 물리적 계층, 논리적 계층 그리고 개념적 계층들로 구성하되 계층들 간의 상호연관성을 종합적으로 표현하여 각 계층에 상응하는 세계들 속의 사건들을 역사적으로 의미있게 시뮬레이션할 수 있게 한다. 이러한 지식표현구조는 가상세계를 이루는 상황들을 시뮬레이션하는 바탕으로 사용하는 동시에, 가상세계 거주자들이 상황을 판단하고 평가를 내리는데 필요한 개별적인 지식을 구현하는데도 사용한다. 다층적 구조의 가상세계에다 시간적 변화를 추가로 수용할 수 있는 다차원의 복합지식구조를 개발함으로써 역사 속에서 상황의 다양성을 극대화 할 수 있는 가상세계 시뮬레이션의 기본 토대가 마련되게 된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권4호
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• pp.1748-1759
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• 2018

Weber Local Descriptor (WLD) is a stable and effective feature extraction algorithm, which is based on Weber's Law. It calculates the differential excitation information and direction information, and then integrates them to get the feature information of the image. However, WLD only considers the center pixel and its contrast with its surrounding pixels when calculating the differential excitation information. As a result, the illumination variation is relatively sensitive, and the selection of the neighbor area is rather small. This may make the whole information is divided into small pieces, thus, it is difficult to be recognized. In order to overcome this problem, this paper proposes Weber Symmetrical Local Graph Structure (WSLGS), which constructs the graph structure based on the $5{\times}5$ neighborhood. Then the information obtained is regarded as the differential excitation information. Finally, we demonstrate the effectiveness of our proposed method on the database of ORL, JAFFE and our own built database, high-definition infrared faces. The experimental results show that WSLGS provides higher recognition rate and shorter image processing time compared with traditional algorithms.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2005년도 BIOINFO 2005
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• pp.228-233
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• 2005

The protein side-chain packing problem (SCPP) is known to be NP-complete. Various graph theoretic based side-chain packing algorithms have been proposed. However as the size of the protein becomes larger, the sampling space increases exponentially. Hence, one approach to cope with the time complexity is to decompose the graph of the protein into smaller subgraphs. Some existing approaches decompose the graph into biconnected components at an articulation point (resulting in an at-most 21-residue subgraph) or solve the SCPP by tree decomposition (4-, 5-residue subgraph). In this regard, we had also presented a deterministic based approach called as SPWCQ using the notion of maximum edge weight clique in which we reduce SCPP to a graph and then obtain the maximum edge-weight clique of the obtained graph. This algorithm performs well for a protein of less than 500 residues. However, it fails to produce a feasible solution for larger proteins because of the size of the search space. In this paper, we present a new heuristic approach for the side-chain packing problem based on the maximum edge-weight clique finding algorithm that enables us to compute the side-chain packing of much larger proteins. Our new approach can compute side-chain packing of a protein of 874 residues with an RMSD of 1.423${\AA}$.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권5호
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• pp.498-508
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• 2005

모양 데이타는 이미지가 나타내는 의미를 가장 잘 반영하는 데이타로서 이미지 검색에 중요한 정보로 사용된다 특히 구조적으로 표현된 모양 특징은 모양이 갖는 기초적 특성과 그들간의 관계 정보를 잘 나타내므로 폭넓게 연구되고 있다. 그러나 대개의 구조적 모양 특징들은 그래프나 트리와 같은 구조로 표현되므로 모양 데이타 검색에서 효율적인 검색 시간을 보장할 수 없는 문제를 지니고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 모양의 윤곽선 정보를 기반으로한 굴곡 기반 형태 그래프를 생성하고 이를 일반화한 구조로부터 모양을 클러스터링할 수 있는 키를 설계한다. 제안한 굴곡 기반 형태 그래프는 모양이 가지고 있는 윤곽선 특성과 영역의 형태적 특성을 모두 가지고 있다. 모양 검색은 단계적으로 이루어진다. 클러스터링을 통해 검색 공간을 축소하고 외부 굴곡 특징을 이용한 굴곡의 패턴 매칭을 통해 종합적인 유사도가 결정된다. 다양한 실험을 통해 굴곡 기반 형태 그래프와 클러스터링을 통해 검색 공간과 비용이 줄어드는 것을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.1682-1687
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• 2020

대역폭 제한 그래프신호의 신호복원을 위해서 최대의 정보를 제공하기 위한 그래프 상의 노드를 선택하는 샘플링 집합 선택 알고리즘에 대해 연구한다. 저 복잡도 선택알고리즘을 구현하기 위해 직접적인 비용함수인 신호 복원오차를 최소화 하는 대신, 신호 복원오차의 최대값을 최소화하는 방법에 대해 집중한다, 이를 위해, 추가적인 복잡도 개선을 위해 유용한 근사화공식을 적용하여 성능손실을 최소화하면서 복잡도를 개선한 저 복잡도 탐욕알고리즘을 제안한다. 다양한 그래프신호에 대한 폭넓은 실험을 통해, 기존 저 복잡도 방식과 신호복원성능 및 복잡도를 평가 비교하여 기존방식대비 신호복원 및 복잡도면에서 모두 성능 개선이 있음을 보였으며, 이는 실시간 응용분야에서 실용적인 해결방식으로써 경쟁력 있는 대안을 제시한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.1-8
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• 2021

본 논문에서는 캐릭터의 걷기 동작 데이터를 변형하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 주 관절(root joint)의 이동 경로를 그래프로 분석하고 라플라스 연산자를 이용해 변형하는 방법을 사용한다. 주 관절의 경로는 동작 데이터의 각 프레임별 위치와 방향을 정점으로 하고 이를 인접 프레임의 정점과 연결한 그래프 형태로 나타낸다. 주 관절 경로를 라플라스 연산자를 이용하여 좌표계를 변환하고 이를 목표 위치 및 방향에 맞도록 반복적인 방법으로 해를 구하여 변형한다. 이 방법을 이용하여 동작 데이터의 걷기 스타일을 유지하면서 다양한 경로의 걷기 동작을 얻을 수 있게 되며 많은 비용이 드는 동작 데이터 취득을 최소화할 수 있다. 최종 모션은 변형된 주 관절 경로를 기준으로 기존 모션의 다른 관절을 위치시키고 후처리하여 생성한다. 본 논문에서 제안한 방법을 응용함으로써 적은 모션 데이터로도 복잡한 환경에서 캐릭터의 걷는 동작을 생성하는 것을 보인다.

• 대한수학회지
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• 제49권3호
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• pp.585-604
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• 2012

In this paper we consider the evolution of the rolling stone with a rotationally symmetric nonconvex compact initial surface ${\Sigma}_0$ under the Gauss curvature flow. Let $X:S^n{\times}[0,\;{\infty}){\rightarrow}\mathbb{R}^{n+1}$ be the embeddings of the sphere in $\mathbb{R}^{n+1}$ such that $\Sigma(t)=X(S^n,t)$ is the surface at time t and ${\Sigma}(0)={\Sigma}_0$. As a consequence the parabolic equation describing the motion of the hypersurface becomes degenerate on the interface separating the nonconvex part from the strictly convex side, since one of the curvature will be zero on the interface. By expressing the strictly convex part of the surface near the interface as a graph of a function $z=f(r,t)$ and the non-convex part of the surface near the interface as a graph of a function $z={\varphi}(r)$, we show that if at time $t=0$, $g=\frac{1}{n}f^{n-1}_{r}$ vanishes linearly at the interface, the $g(r,t)$ will become smooth up to the interface for long time before focusing.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.773-775
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• 2013

본 논문에서는 재구성가능한 메쉬에서 유향 사이클 그래프의 각 정점별 이웃 정보만 가지고 유향 사이클을 구성하는 정점들의 순서를 찾는 문제를 고려한다. 이 문제는 순차 알고리즘으로는 선형 시간에 해결되는 문제이지만 선형 시간보다 낮은 차수의 병렬 알고리즘을 고안하는 것은 어려운 문제이다. 모든 종류의 다각형은 유향 사이클 그래프에 해당하므로, 이 문제에 대한 해는 다각형의 정점별 이웃 정보로부터 다각형을 구성해야 하는 문제의 해결에 활용될 수 있다. 본 논문에서는 정점의 수가 n인 유향 사이클 그래프의 정점 순서를 구하는 문제를 $n{\times}n^2$ 크기의 재구성가능한 메쉬에서 상수 시간에 해결하는 병렬 알고리즘을 제시한다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제41권3호
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• pp.93-100
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• 2004

시스템 온 칩의 테스트 스케줄링은 제한된 전력 사용량 내에서 테스트 시간을 최소화하기 위한 방법들 가운데 하나로서 매우 중요하다. 본 논문에서는 테스트 자원들을 선택하여 그룹화하고 코어 기반 시스템 온 칩 전체 전력소비량을 고려하면서 테스트 시간과 전력소모량의 곱의 크기에 기초하여 이들을 배열하여 스케줄링 하는 휴리스틱 알고리듬을 제안한다. 전력소모량은 최대이면서 제한된 전력 소모량을 초과하지 않는 테스트 자원 그룹을 먼저 선택하고 테스트 자원 그룹 내 요소들의 테스트 시작 위치를 테스트 공간의 초기 위치에 배치하여 테스트 자원들의 낭비시간을 최소화한다. ITC02 벤치마크 회로를 사용한 실험을 통해 알고리듬의 유효성을 보인다.